摘要
本发明公开了一种热成像技术方法、装置、设备及介质，涉及热成像温漂补偿校正领域，包括：采集热成像设备中红外传感器的原始温度数据；对原始温度数据进行预处理，并将预处理后的温度数据转换为量子的叠加态和纠缠态；根据量子神经网络的损失函数及梯度，构建基于量子神经网络的温漂补偿模型；将转换得到的量子的叠加态和纠缠态输入至温漂补偿模型，输出热成像设备在运行时经过温漂补偿校正后的数据。这样实现了将量子计算引入热成像设备的动态温漂补偿及校正算法中，利用量子叠加态与纠缠态的并行计算能力增强温漂补偿模型精度，高效提升高温环境下热成像设备的反应速率，解决设备因过度受热导致的操作“卡顿”、图像失真和异常关机等问题。
